Ein Blog mit Google Analytics auswerten

Wie werte ich mein Blog mit Google-Analytics aus? Welche Zahlen sind relevant? Welche Informationen kann ich überhaupt herauslesen? Darum soll es in diesem Artikel gehen.

Google-Analytics-Statistiken sind eine Wissenschaft für sich. Bei meinen Recherchen habe ich eine Menge Informationen gefunden, die sich auf Seiten beziehen, die Produkte oder Anzeigen verkaufen. Konversionsraten und Kampagnen taugen aber für die Analyse eines Blogs nicht so richtig.

Meine Fragen: Was will ich eigentlich wissen?

1. Wie viele Stammleser hat das Blog?
2. Welche Artikel kommen gut an und welche weniger?
3. Welche Suchwörter führen neue Besucher zum Blog?
4. Finden neue Leser das, was sie suchen?

Als nächstes habe ich mir folgende Kennzahlen bzw. Dimensionen ausgeguckt.

A. Besucherzahlen

Die Besucherzahlen sind das erste Kurvendiagramm, das man sieht, wenn man die Google-Analytics-Seite öffnet. Google unterscheidet zwischen „Besuche“ und „eindeutige Besucher“. Mich interessieren die eindeutigen Besucher.

B. Absprungrate (Bounce-Rate)

Die Absprungrate zeigt, wie viel Prozent der Besucher die Seite innerhalb der ersten zehn Sekunden gleich wieder verlassen oder sich nur eine einzige Seite anschauen und dann wieder gehen.

C. Content/Seiten

Hier sind die Artikel aufgelistet, die am häufigsten aufgerufen wurden.

D. Besucher/Verhalten

An diesen Zahlen kann man ablesen, wie viele Besucher das Blog nur ein einziges Mal besucht haben und wie viele mehrmals da waren.

E. Keywords

Die Suchwörter, die neue Besucher auf die Seite geführt haben.

1. Wie viele „Stammleser“ hat das Blog?

Diese Frage lässt sich relativ leicht beantworten, wenn man die Zahlen im Bereich Besucher/Verhalten betrachtet. Hier gibt es eine Auswertung Häufigkeit und Aktualität, die anzeigt, wie oft ein Leser vorbeigekommen ist. Das Diagramm sieht immer ein bisschen erschreckend aus, denn ganz oben stehen die Besucher, die nur einmal da waren und danach nicht mehr wiedergekommen sind. Sie machen den Löwenanteil aus.

Für ein Blog und andere contentlastige Formate sind die Besucher interessant, die öfter kommen. Die spannenden Zahlen stehen also weiter unten in der Tabelle.

RSS-Feed- und Newsletter-Abonnenten sind auch ein guter Anhaltspunkt um die Anzahl der Stammleser zu ermitteln. Wer beides nicht anbietet, wird aus der Tabelle Häufigkeit und Aktualität schlau.

2. Was gefällt den Lesern?

Dazu betrachte ich die Werte im Bereich Content/Website-Content/Seiten (Top-Content). Die Tabelle Seiten zeigt die Artikel, die am häufigsten angeklickt wurden.

Sind die Artikel mit den meisten Klicks die beliebtesten? Nicht unbedingt.
Erst nachdem ein Besucher den Artikel gesehen haben, kann er ja entscheiden, ob ihm der Inhalt gefallen hat oder nicht. Das heißt, der Klick allein sagt zu wenig aus.

Ich habe daher noch einen weiteren Wert dazu genommen, die Absprungrate.

Die Absprungrate

Die Absprungrate (Bounce-Rate) gibt an, ob ein Besucher nach dem Artikel, den er zuerst angeklickt hat, noch weitere Seiten aufgerufen hat oder nicht. Ich muss also nach den Artikeln suchen, die eine relativ geringe Absprungrate haben.

Das heißt – jetzt wird es ein bisschen kompliziert. Blogs haben nämlich von Natur aus relativ hohe Absprungraten, weil viele Besucher nur den neuesten Post lesen und danach wieder gehen. Und es gibt ein Problem bei dieser Kennzahl: Google wirft zwei Szenarien in einen Topf.

a. Der Besucher klickt nach spätestens 10 Sekunden weg, weil er erkennt, dass er das, was ihn interessiert, nicht gefunden hat

b. Der Besucher bleibt länger als zehn Sekunden auf der Seite. Erst danach geht er. Das muss kein schlechtes Zeichen sein: Gut möglich, er hat einen Artikel gelesen und verlässt die Seite ganz zufrieden.

Man kann Google Analytics so einstellen, dass nur Besuche unter 10 Sekunden als Absprünge gewertet werden. Für ein Blog ist ein Besucher, der nur einer Seite anschaut, nicht notwendigerweise ein Verlust. Ich werde diese Einstellung in nächster Zeit mal testen. (Danke an Vladimir Simovic für den Tipp.)

Stammleser finden auch mal ein Thema „neben der Spur“ interessant, zum Beispiel einen Musik-Tipp in einem Webdesign-Blog. Ein Besucher, der über eine Suchmaschine nach Musik-Tipps sucht und im Blog landet, verschwindet dagegen sofort wieder. Auch das kann man an der Absprungrate ablesen. Dazu ist es ganz praktisch, wenn man als sekundäre Dimension „Besuchertyp“ aktiviert. Dann wird die Tabelle um eine Spalte ergänzt, in der die Dimensionen „neuer Besucher“ und „wiederkehrender Besucher“ erscheinen.

3. Welche Suchwörter führen neue Besucher ins Blog?

Neue Besucher kommen ins Blog, weil sie bei Google über ein Keyword nach etwas gesucht haben. Über welche Suchwörter die Besucher im Blog gelandet sind, kann man im Bereich Besucherquellen in der Ansicht Übersicht sehen. Hier werden die wichtigsten Keywords aufgelistet.

4. Finden neue Leser das, was sie suchen?

Das ist eine spannende Frage. Erfüllen sich die Erwartungen der Besucher nämlich nicht, fühlen sie sich fehl am Platz und gehen wieder. Das wäre nicht so gut, denn schließlich möchte ich ja mehr Stammleser haben.

Um herauszufinden, wie sich die Besucher verhalten, kann man die Tabelle im Bereich Besucherquellen/Quellen/Suche befragen. Hier sieht man überwiegend neue Besucher.

Ganz rechts in der Tabelle ist die Absprungrate zu sehen. Die Darstellung habe ich so verändert, dass die Zahlen als Vergleich dargestellt werden (siehe Vergrößerung im Screenshot). Die Werte, die über der durchschnittlichen Absprungrate (der gesamten Seite) liegen, sind rot dargestellt. Die Absprungraten, die unter dem Durchschnitt liegen, sind grün.

Man erkennt zum Beispiel, dass das Suchwort, das zum Artikel über den iA Writer führte [1], eine hohe Absprungrate erzeugt hat. Das Gegenbeispiel ist das Keyword „responsive design“ [2]. Hier haben die Besucher offenbar gefunden, wonach sie gesucht haben.

Warum funktionieren manche Keywords gut und manche schlecht?

Das kann natürlich an der Qualität des Artikels liegen, es könnte aber auch bedeuten, dass die Keywords, die die Besucher hergeführt haben, nicht gut zum Inhalt des Artikels passen. Aber auch so herum wird ein Schuh draus: Möglicherweise passt der Artikel, bei dem der Besucher gelandet ist, nicht gut zum Thema des Blogs.

Die hohe Absprungrate beim Artikel zum iA Writer erkläre ich mir damit, dass der Artikel zu 89 Prozent von neuen Besuchern gelesen wurde. Weil der Text aber nicht so richtig zum Thema des Blogs passt, haben die Besucher sonst nichts mehr gefunden, das sie interessiert hätte. Und sind wieder verschwunden.

Fazit

Meine Erkenntnisse bisher:

• Ich weiß jetzt, wie viele Stammleser ich ungefähr habe. Viel zu wenige, natürlich.
• Ich konnte herausfiltern, welches die „erfolgreichsten“ Keywords sind:
  Das sind die, die zu Artikeln mit einer relativ geringen Absprungrate führen.
• Ich habe die Artikel identifiziert, die zwar viele Klicks hatten, aber keine neuen Leser gebracht haben. Das sind Artikel, die ein Inseldasein im Blog führen und/oder nicht so ganz zu den anderen Inhalten passen.

Ich werde daran arbeiten, meine Artikel noch besser thematisch zu fokussieren. Gleichzeitig werde ich versuchen, neue Aspekte einzubringen um neue Leser zu anzusprechen. Diese beiden Ziele stehen sich gewissermaßen im Weg und es wird ein Balanceakt werden.
Es wird einiges an Trial and Error dabei sein, denn letztlich weiß ich immer erst hinterher, was gut funktioniert hat und was nicht. Wenn das Ergebnis in den Analytics-Zahlen sichtbar wird.

Quellen

Die besten Informationen habe ich auf der Seite von lunametrics.com gefunden. Die Autoren erklären sehr anschaulich.
Eine weitere gute Quelle sind Videos von Google bei YouTube. Das Material ist teilweise schon älter, aber es sind interessante Sachen dabei: In diesem Video spricht Avinash Kaushik über die Kennzahlen für Non-E-Commerce-Websites.
Die Support-Seiten zu Google-Analytics sind dagegen eher anstrengend.

Wenn Ihr Anregungen zum Thema „Blog auswerten mit Google Analytics“ habt, nur her damit! Ich freue mich über Tipps und Ideen.